基于α-β轴电流融合的液压系统状态监测与故障识别

针对由三相异步电动机拖动的液压系统提出了一种基于静止坐标系下α轴、β轴电流信号融合的图形化状态监测方法。通过测量三相异步电动机定子侧三相电流信号,经Clark坐标变换将三相电流转换到静止坐标系下,由静止坐标系下α、β轴的电流信号融合形成二维图形,根据所得二维图形特征实现液压系统运行状态及故障状况的实时在线监测。实验结果表明该方法简单、直观、可行。相对液压系统常用的油压、振动信号检测及其信号分析方法而言,文中提出的方法在设备运行状态、故障类型识别以及节能控制方面更简单、实用。     

基于信息融合的身份识别技术

侧面人脸识别和人耳识别是生物特征识别技术领域中崭新的课题,目前国内外对这两种识别的研究很少,这里讨论了人耳识别和侧面人脸识别的可行性,并针对单一的生物识别技术识别率不高的现状,提出了将侧面人脸识别和人耳识别进行信息融合的新方法,这两种识别方法可以形成技术上的互补,这种融合可以实现一种"非打扰识别".     

信息融合在液压系统故障诊断中的应用

介绍了信息融合的定义及多传感器信息融合的过程,阐述了信息融合技术在故障诊断中的应用,在此基础上提出Bayes网络,讨论了Bayes信息融合技术应用于液压系统故障诊断的实现方法.     

液压动力系统运行状态识别技术研究

以机械工程中液压动力系统为对象 ,在理论分析以及大量试验研究的基础上 ,给出了基于电流信号功率谱特征的液压动力系统 4种运行状态标准模式。提出了基于灰色关联度计算的模式识别方法 ,该方法能很好地识别出液压动力系统正常以及电动机故障、机械故障、油泵故障的发生。此外 ,灰色关联度算法简单、计算量小 ,可以实现在线监测。     

基于信息融合的塔式起重机运行状态监测系统

将信息融合技术引入到塔式起重机运行状态监测系统中,介绍这种基于信息融合和单片机技术的塔式起重机运行状态监测与自动保护系统的结构、工作原理及其特点。     

基于信息融合技术的旋转机械故障诊断系统

阐述了信息融合技术在大型旋转机械故障诊断系统中的意义;介绍了信息融合技术的基本概念、层次结构模型和融合方法以及旋转机械故障诊断系统的构成;探讨了信息融合技术在数据预处理、状态识别中的应用,最后介绍了信息融合技术的实际应用及发展方向。     

液压系统运行状态监测

状态监测技术是提高液压设备运行可靠性与安全性的一种有效手段和方法，文章在分析了液压系统状态监测的目的与监测内容的基础上，提出了一种基于网络与PLC的液压监控系统模型。简要分析了该模型的结构与功能并给出了该模型的应用范例。     

基于功率流法的液压系统在线状态监测与诊断

文章利用功率流理论，分析了如何选择液压系统的最优监测点问题。同时，阐明了计算机状态监测与诊断的优点与实现方式。     

基于DSP的液压设备状态监测系统

液压设备对污染敏感,容易产生各种故障,且故障形式多样,难于监测和判断.为此,研究了基于DSP的液压设备动态信号采集与处理系统.该系统以TMS320LF2407A芯片为主处理器,利用它自带的A/D采样转换器对液压系统的压力、流量和温度参数进行采集,预处理后送液晶显示并通过串行通信将数据送至上位机,在LabVIEW平台上做进一步的分析和故障诊断处理,实现了对液压系统状态参数的采集和处理的要求.最后,通过实验验证了设计的液压监测系统的可行性,该系统对于液压设备的实时监测有着一定的工程应用价值.     

基于信息融合技术的无损检测缺陷模式识别

依据Dempster—shafer理论，分析了超声检测中信息融合的方法以及分类决策策略，并对信息融合系统的工作原理做了研究，在此基础上进行了基于信息融合的缺陷分类与识别的初步试验研究。实验结果表明，该方法是有效的。     

基于多传感器信息融合的车辆高精度定位技术

为解决多轴应急救援车辆在复杂环境行驶时的定位误差问题,设计了一种基于多信息融合的组合定位系统,该定位系统主要由前端里程计和后端优化模型组成。首先完成三轴车运动学建模,推导出基于惯性测量单元的运动学预测方程和基于全球定位系统的运动学观测方程,通过Kalman滤波器进行状态更新,完成前端里程计的构建;然后设计了基于迭代最近点匹配算法的外参标定工具,并构建了特征点云匹配模型,完成后端模型优化;最后进行了仿真与实验,研究结果表明,该系统定位误差为±3.45 cm,角度误差为±0.10°,准确性、稳定性均得到了很大的提高。     

基于模糊神经网络信息融合的采煤机煤岩识别系统

针对采用单一信号进行煤岩界面识别实现采煤机滚筒高度调整控制时精确度和可靠性不高的问题,提出一种基于模糊神经网络的多传感器信息融合煤岩识别方法。通过实验数据采集和分析得到不同煤岩比例截面截割过程中的振动、电流以及声功率谱信号特征样本,根据最小模糊度优化模型求得各煤岩识别信号的模糊隶属度函数,采用基于自适应神经网络模糊推理系统构建的多维模糊神经网络实现多传感器信息的决策融合,得到高可信度和精确度的滚筒调高控制量值。实验室截割实验对比以及现场随机煤岩轨迹的截割实验结果表明,采煤机滚筒截割轨迹与实际随机煤岩轨迹基本吻合,实验结果验证了系统的有效性和可靠性。     

基于OWA算子的加权属性信息融合

为了解决多传感器信息融合中不同等重要信息源的数据融合问题，在OWA算子基本概念的基础上，引入基于该算子的加权属性信息融合算法。依据属性权对各属性值进行转化，使之可以用传统的OWA算子进行合成。将这种方法应用到等级不同的多传感器目标识别中，使各传感器信息源的相对可靠性信息也融入到最后的判决结果中，解决了传统OWA算子只能用于等级相同传感器目标识别的难题。识别实例表明了该方法的有效性和实用性。     

基于灰色信息融合技术的磨粒识别方法

传统的灰色关联度计算方法是将单特征关联系数简单的进行求和平均,在磨粒识别中其识别结果分辨率不高,容易造成误判。提出了一种基于灰色信息融合技术的磨粒识别方法,它首先将各组单特征关联系数作为多源证据,然后利用D-S证据理论进行有效融合计算灰色关联度,实际计算表明,该方法能明显提高磨粒识别结果的分辨率及准确率。     

基于多传感器信息融合的危险驾驶行为检测系统

提出了一种基于多传感器信息融合的危险驾驶行为检测系统的设计方案和技术实现,其中包含了视觉、加速度和酒精气体等3种传感器输入和ARM Cortex-M3内核单片机构建的嵌入式系统,目的是解决单一检测手段不可靠的问题.实验证明该系统线性度、灵敏度好,实时性能优秀,可用作驾驶行为融合算法的验证研究,为解决单一方法检测结果不可...     

液压系统的失效分析及监测、诊断系统框架研究

提出液压系统失效模式层次结构,并在此基础上以液压系统监测、诊断系统的框架结构式,给出液压系统监测、诊断的任务和要求.     

基于扩展卡尔曼滤波的信息融合技术在车辆状态估计中的应用

车辆行驶中某些状态参量不易准确测得或测量成本较高,而这些变量的准确获取对车辆底盘控制有着重要的意义。为以较低成本获取重要的车辆运动状态,建立包括横摆、侧向和纵向3自由度的非线性车辆模型,利用扩展Kalman滤波(Extended Kalman filtering, EKF)理论建立了信息融合算法,给出车辆状态变量最小方差意义下的融合结果,利用少量的易测车辆状态信息(转向盘转角、车辆纵、侧向加速度)融合得出所需的难测车辆状态(横摆角速度、质心侧偏角)。并在Matlab/Simulink环境下利用实车场地试验数据进行了离线仿真。多种工况下的场地试验结果表明,该算法在估计汽车横摆角速度、质心侧偏角、纵向速度时具有一定的准确性,特别是对横摆角速度的估计,即使在车辆非线性区也表现出良好性能。同时该融合算法简单、稳定及所需融合输入较少的特点使该算法在实际中的应用成为可能。     

基于信息融合的齿轮箱故障诊断技术研究

对齿轮箱的故障诊断和信息融合进行了简要概述,将信息融合技术和D-S证据推理运用于齿轮箱的故障诊断中,提出了一种可行有效的融合方法.     

基于信息融合的机械故障诊断技术研究

机械故障诊断技术是一项跨学科的技术。将信息融合思想引入到机械故障诊断领域。基于现有的结论,描述了信息融合的一般过程,并提出了一种基于信息融合的故障诊断模型。